📌 【AI Poster】癲癇及異常腦波之 AI 判讀 - 利用深度學習模型分類癲癇及異常腦波訊號 | stanCode - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: 【AI Poster】癲癇及異常腦波之 AI 判讀 - 利用深度學習模型分類癲癇及異常腦波訊號 | stanCode в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно 【AI Poster】癲癇及異常腦波之 AI 判讀 - 利用深度學習模型分類癲癇及異常腦波訊號 | stanCode или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон 【AI Poster】癲癇及異常腦波之 AI 判讀 - 利用深度學習模型分類癲癇及異常腦波訊號 | stanCode в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

【AI Poster】癲癇及異常腦波之 AI 判讀 - 利用深度學習模型分類癲癇及異常腦波訊號 | stanCode

👤Mentor：Jerry Liao 👥組員：Ko-Yen Huang、Carsten Yuan、 Guann-Luen Chen、Yu-Tao Tseng 腦電圖(Electroencephalography; EEG)將電極貼在頭皮上記錄腦神經元活動，常被用於癲癇之臨床診斷。對神經內科醫師而言，腦電圖的癲癇判讀是一項費時的工作，且可能因疲勞及判讀者主觀因素影響判讀結果，是臨床上待被解決的痛點。本組利用由專家標記的17000筆EEG資料及相對應的頻譜圖資料(Spectrogram)來訓練深度學習模型去分類癲癇及其它與癲癇有不等程度相關之異常腦波訊號。經過訓練後的模型在癲癇判讀及異常腦波之分類上能作為神經內科醫師輔助診斷的工具，大大提升腦電圖判讀的效率。 https://github.com/stanCodeTW/AI-Proj... #stancode #ai #python #machinelearning

Comments